Вэйяо Ван провёл восемь лет в Meta — свою первую работу после колледжа — помогая создавать мультимодальные системы восприятия и внося вклад в проекты сегментации открытого мира, включая SAM3D. Его последний день в Meta был на прошлой неделе, и с тех пор он присоединился к Thinking Machines Lab (TML). Потому что нет ничего более "нового начала", чем немедленно записаться к самым талантливым беглецам от бывшего работодателя.

Его переход в TML происходит на фоне расширения стартапа по нескольким фронтам. Он только что подписал многомиллиардную сделку с Google Cloud, получив доступ к новейшим чипам Nvidia GB300 и став одним из первых стартапов, работающих на этом оборудовании. Ничто так не украшает резюме, как небольшой хардверный флекс.

Соглашение, объявленное во вторник на Google Cloud Next, последовало за более ранним партнёрством с Nvidia и ставит TML на один уровень инфраструктуры с Anthropic и Meta. (Meta, по сообщениям, вела переговоры о приобретении Thinking Machines примерно в это же время в прошлом году, а в последнее время переманивает основателей TML одного за другим.) Это как версия музыкальных стульев в техиндустрии, только стулья стоят миллиарды, и все в худи.

Ситуация с талантами остаётся подвижной. Ван и Кеннет Ли — доктор наук из Гарварда, проведший 10 месяцев в Meta, прежде чем присоединиться к TML в этом месяце — последние примеры переманивания талантов, которое идёт в обе стороны. Business Insider сообщил на прошлой неделе, что Meta переманила семерых основателей TML. Обзор недавних наймов показывает, что Thinking Machines отвечает Meta тем же. По крайней мере, судя по профилям LinkedIn, TML нанимает больше исследователей из Meta, чем из любого другого работодателя. Это безумие переманивания настолько симметричное, что могло бы служить тестом Роршаха.

Самый заметный — Сумит Чинтала, технический директор TML, который провёл 11 лет в Meta и стал сооснователем PyTorch, фреймворка глубокого обучения с открытым исходным кодом, который теперь лежит в основе большинства мировых исследований ИИ. Он покинул Meta в конце 2025 года и был назначен техническим директором в начале этого года. Пётр Доллар, ещё один 11-летний ветеран Meta, работавший директором по исследованиям и соавтор влиятельной модели Segment Anything, теперь в техническом штате TML. Андреа Мадотто, научный сотрудник подразделения FAIR в Meta, специализирующийся на мультимодальных языковых моделях, присоединился к TML в декабре. Джеймс Сан, инженер-программист с почти девятилетним стажем в Meta, работавший над пред- и пост-тренировкой LLM, также совершил прыжок. Это меньше похоже на стартап, а больше на сообщество экспатов Meta с кредитной линией от Google.

TML также привлёк таланты из других компаний. Нил Ву — трёхкратный золотой медалист Международной олимпиады по информатике и один из основателей шумного стартапа по кодингу Cognition — присоединился в начале этого года. Джеффри Тао пришёл из Waymo, Windsurf и OpenAI. Мухаммад Мааз ранее был научным сотрудником в Anthropic. Эрик Вейманс прибыл из Apple. Лилиан Рен провёл два с половиной года в команде Microsoft по суперинтеллекту ИИ, предварительно обучая модели OpenAI для кода, прежде чем присоединиться в марте. Штат стартапа сейчас составляет около 140 человек. Это много мозгов для компании, выпустившей пока что всего один продукт.

Зарплатные пакеты Meta — семизначные суммы, без каких-либо условий — уже хорошо известны. Для исследователей, взвешивающих свои варианты, расчёт может быть простым: Thinking Machines Lab сейчас оценивается в 12 миллиардов долларов. Хотя эта цифра была бы немыслима для компании на такой стадии в любом предыдущем технологическом цикле (она выпустила всего один продукт), по сравнению с рекордными оценками OpenAI и Anthropic, здесь всё ещё есть большой финансовый потенциал. Потому что в ИИ, по-видимому, единственное, что ценнее продукта — это обещание продукта.

Связанный в пятницу утром представитель TML отказался от комментариев для этой статьи.